La compétitivité et l’attractivité de Montréal à l’heure de la mondialisation : un enjeu de gouvernance métropolitaine
Bibliographic record
Abstract
À l’heure de la mondialisation, la nouvelle économie globale a attribué aux villes une place stratégique qui alimente aujourd’hui un climat de compétitivité entre elles. Parallèlement, le processus de métropolisation concomitant et conséquent participe à l’urbanisation des territoires et à l’étalement des zones métropolitaines d’une juridiction locale à une autre. Alors que les villes entretiennent une interdépendance régionale grandissante, l’incidence géopolitique des processus de mondialisation et de métropolisation remet en question les modèles classiques de gestion métropolitaine des villes souvent désuets d’outils par rapport aux impératifs compétitifs de ce nouveau paradigme économique et géographique. Ce travail explore le cas de la région métropolitaine de Montréal et se penche sur les manières dont la région pourrait améliorer sa compétitivité globale par la restructuration de sa gestion métropolitaine. Suite à la description des outils métropolitains actuellement en place et à l’analyse des recommandations émises sur le sujet jusqu’à maintenant, il est suggéré que la mise en place d’une gouvernance métropolitaine dont l’emphase serait mise sur la collaboration inter-municipale et initiée par le leadership du maire de Montréal pourrait être en mesure d’améliorer la compétitivité et l’attractivité de la région en répondant à la fragmentation institutionnelle actuellement en place, et permettre un une meilleure intégration conséquente des stratégies régionales.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".